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485 Treffer

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    Machine learning to predict continuous protein properties from binary cell sorting data and map unseen sequence space.
    Case, M ; Smith, M ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 121 (2024-03-12), Heft 11, S. e2311726121
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    MEnTaT: A machine-learning approach for the identification of mutations to increase protein stability.
    Muellers, SN ; Allen, KN ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 120 (2023-12-05), Heft 49, S. e2309884120
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Deciphering RNA splicing logic with interpretable machine learning.
    Liao, SE ; Sudarshan, M ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 120 (2023-10-10), Heft 41, S. e2221165120
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
  4. Detailansicht für Treffer 4 öffnen
    Development potential of nanoenabled agriculture projected using machine learning.
    Deng, P ; Gao, Y ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 120 (2023-06-20), Heft 25, S. e2301885120
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Reimagining the machine learning life cycle to improve educational outcomes of students.
    Liu, LT ; Wang, S ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 120 (2023-02-28), Heft 9, S. e2204781120
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Conformal prediction under feedback covariate shift for biomolecular design.
    Fannjiang, C ; Bates, S ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 119 (2022-10-25), Heft 43, S. e2204569119
    Online academicJournal
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  7. Detailansicht für Treffer 7 öffnen
    Data-driven emergence of convolutional structure in neural networks.
    Ingrosso, A ; Goldt, S
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 119 (2022-10-04), Heft 40, S. e2201854119
    Online academicJournal
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  8. Detailansicht für Treffer 8 öffnen
    Machine learning-based inverse design for electrochemically controlled microscopic gradients of O <subscript>2</subscript> and H <subscript>2</subscript> O <subscript>2</subscript> .
    Chen, Y ; Wang, J ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 119 (2022-08-09), Heft 32, S. e2206321119
    Online academicJournal
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  9. Detailansicht für Treffer 9 öffnen
    Screening membraneless organelle participants with machine-learning models that integrate multimodal features.
    Chen, Z ; Hou, C ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 119 (2022-06-14), Heft 24, S. e2115369119
    Online academicJournal
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  10. Detailansicht für Treffer 10 öffnen
    Machine learning recognition of protein secondary structures based on two-dimensional spectroscopic descriptors.
    Ren, H ; Zhang, Q ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 119 (2022-05-03), Heft 18, S. e2202713119
    Online academicJournal
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  11. Detailansicht für Treffer 11 öffnen
    Phenotype-Based Threat Assessment.
    Yang, J ; Eslami, M ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 119 (2022-04-05), Heft 14, S. e2112886119
    Online academicJournal
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    The dynamic trophic architecture of open-ocean protist communities revealed through machine-guided metatranscriptomics.
    Lambert, BS ; Groussman, RD ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 119 (2022-02-15), Heft 7
    Online academicJournal
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  13. Detailansicht für Treffer 13 öffnen
    Machine learning-driven multiscale modeling reveals lipid-dependent dynamics of RAS signaling proteins.
    Ingólfsson, HI ; Neale, C ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 119 (2022-01-04), Heft 1
    Online academicJournal
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  14. Detailansicht für Treffer 14 öffnen
    Interpreting machine learning models to investigate circadian regulation and facilitate exploration of clock function.
    Gardiner, LJ ; Rusholme-Pilcher, R ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 118 (2021-08-10), Heft 32
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    Learning hidden elasticity with deep neural networks.
    Chen, CT ; Gu, GX
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 118 (2021-08-03), Heft 31
    Online academicJournal
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  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    Single-particle diffusional fingerprinting: A machine-learning framework for quantitative analysis of heterogeneous diffusion.
    Pinholt, HD ; Bohr, SS ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 118 (2021-08-03), Heft 31
    Online academicJournal
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    AI-based spectroscopic monitoring of real-time interactions between SARS-CoV-2 and human ACE2.
    Ye, S ; Zhang, G ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 118 (2021-06-29), Heft 26
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    From COVID-19 to future electrification: Assessing traffic impacts on air quality by a machine-learning model.
    Yang, J ; Wen, Y ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 118 (2021-06-29), Heft 26
    Online academicJournal
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  19. Detailansicht für Treffer 19 öffnen
    High-throughput developability assays enable library-scale identification of producible protein scaffold variants.
    Golinski, AW ; Mischler, KM ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 118 (2021-06-08), Heft 23
    Online academicJournal
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    Learning the molecular grammar of protein condensates from sequence determinants and embeddings.
    Saar, KL ; Morgunov, AS ; et al.
    In: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Jg. 118 (2021-04-13), Heft 15
    Online academicJournal
    Zugriff:
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